From illness management to quality of life: rethinking consumer health informatics opportunities for progressive, potentially fatal illnesses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Investigate how people with chronic obstructive pulmonary disease (COPD)-an example of a progressive, potentially fatal illness-are using digital technologies (DTs) to address illness experiences, outcomes and social connectedness. MATERIALS AND METHODS: A transformative mixed methods study was conducted in Canada with people with COPD (n = 77) or with a progressive lung condition (n = 6). Stage-1 interviews (n = 7) informed the stage-2 survey. Survey responses (n = 80) facilitated the identification of participants for stage-3 interviews (n = 13). The interviews were thematically analyzed. Descriptive statistics were calculated for the survey. The integrative mixed method analysis involved mixing between and across the stages. RESULTS: Most COPD participants (87.0%) used DTs. However, few participants frequently used DTs to self-manage COPD. People used DTs to seek online information about COPD symptoms and treatments, but lacked tailored information about illness progression. Few expressed interest in using DTs for self- monitoring and tracking. The regular use of DTs for intergenerational connections may facilitate leaving a legacy and passing on traditions and memories. Use of DTs for leisure activities provided opportunities for connecting socially and for respite, reminiscing, distraction and spontaneity. DISCUSSION AND CONCLUSION: We advocate reconceptualizing consumer health technologies to prioritize quality of life for people with a progressive, potentially fatal illness. "Quality of life informatics" should focus on reducing stigma regarding illness and disability and taboo towards death, improving access to palliative care resources and encouraging experiences to support social, emotional and mental health. For DTs to support people with fatal, progressive illnesses, we must expand informatics strategies to quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».